优化RBF神经网络在压力传感器中的应用

• 作者: 彭继慎 程英
• 来源期刊: 压电与声光
• 学科: 工学
• 关键词: 压力传感器 径向基函数神经网络 非线性补偿
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 压电功能器件
• 页码范围: 414-416
• 分类号: TP212.1
• 字数: 2682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-2474.2012.03.025

摘要

针对压力传感器在应用中出现温度误差大这一缺点,提出了通过采用径向基函数(RBF)神经网络较 强的非线性逼近能力,实现其非线性校正和温度补偿的网络方法,并对该法进行改进.通过仿真可看出,改进方法校正的系统能自动补偿非线性误差,具有误差小,精度高等优点.因此,提出的改进的RBF神经网络法对压力传感器的非线性补偿是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭继慎	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	111	550	12.0	17.0
2	程英	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	4	22	3.0	4.0